Digitale kopie van elektriciteitsnet moet inzicht geven in netcongestie

Onderzoekers van TU Delft hebben samen met het Nederlandse technologiebedrijf Argaleo een digitale kopie ontwikkeld van het elektriciteitsnet op de universiteitscampus. Het model moet helpen om netcongestie beter te begrijpen door realtime inzicht te geven in hoe elektriciteit door het netwerk stroomt en waar knelpunten ontstaan.

Het model omvat het elektriciteitsnet van de volledige TU Delft campus, een terrein van ongeveer 160 hectare met tientallen gebouwen en onderzoeksfaciliteiten. In het netwerk zijn ongeveer tweehonderd sensoren aangesloten die continu gegevens verzamelen over het energiegebruik en de belasting van verschillende onderdelen van het elektriciteitsnet.

Door deze data te koppelen aan een digitaal 3D-model kunnen onderzoekers het netwerk realtime volgen en congestiepunten identificeren. De campus fungeert daarbij als een testomgeving die vergelijkbaar is met een kleine stad.Netcongestie vormt een groeiend probleem in Nederland. Door de snelle elektrificatie van vervoer, industrie en gebouwen raakt het elektriciteitsnet op steeds meer plekken overbelast. Volgens de onderzoekers vormt het project een eerste stap naar beter inzicht in deze problemen.

“Gegevens over energie-infrastructuur zijn vaak verspreid over verschillende systemen en worden zelden realtime gecombineerd,” zegt Pedro Vergara Barrios, onderzoeker aan de faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica van TU Delft. “Het samenbrengen van een elektrisch systeem in één coherent digitaal model is complex, maar cruciaal om het netwerk beter te kunnen begrijpen en beheren.”

De technologie voor het model werd ontwikkeld door Argaleo, dat gespecialiseerd is in digitale modellen van complexe infrastructuren. Volgens CTO Frank Hommers vereiste het project onder meer het koppelen van realtime metingen aan de fysieke onderdelen van het elektriciteitsnet. “Energienetwerken zijn nooit ontworpen met digitale tweelingen in gedachten. Juist het verbinden van data uit verschillende systemen maakt dit soort modellen mogelijk.”De onderzoekers verwachten dat vergelijkbare digitale modellen in de toekomst ook kunnen worden toegepast door steden en netbeheerders om het elektriciteitsnet beter te begrijpen en te beheren.